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Programa do Curso
Introdução à IA
- História da IA
- Definições e terminologia
- IA vs. inteligência humana
- Tendências futuras e potencial
Machine Learning Noções básicas
- Tipos de aprendizagem automática: supervisionada, não supervisionada, reforço
- Principais algoritmos de aprendizagem automática
- Fluxo de trabalho de aprendizagem automática: da recolha de dados à avaliação do modelo
Data Management
- Técnicas de recolha de dados
- Limpeza e pré-processamento de dados
- Análise e visualização de dados
IA na prática
- Estudos de casos de aplicações de IA
- Soluções de IA específicas do sector
- IA em produtos de consumo
Considerações éticas
- A IA e a deslocação de postos de trabalho
- Preconceitos e equidade na IA
- Questões de privacidade e segurança
- Futuro da ética da IA
Projeto de laboratório
- Python trabalhos de programação
- Projectos de análise de dados utilizando conjuntos de dados do mundo real
- Desenvolvimento de um modelo simples de ML
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Compreensão dos conceitos básicos de programação
- Experiência em programação Python
- Familiaridade com estatísticas e matemática básicas
Público-alvo
- Profissionais de TI
14 Horas